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Enregistrement W3132610554 · doi:10.1093/carcin/bgab012

Circadian disruption in mice through chronic jet lag-like conditions modulates molecular profiles of cancer in nucleus accumbens and prefrontal cortex

2021· article· en· W3132610554 sur OpenAlexaff
Suliman Khan, V. Wee Yong, Mengzhou Xue

Notice bibliographique

RevueCarcinogenesis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNucleus accumbensPrefrontal cortexNeuroscienceCircadian rhythmBiologyInternal medicineEndocrinologyMedicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological rhythms regulate physiological activities. Shiftwork disrupts normal circadian rhythms and may increase the risk of cancer through unknown mechanisms. To mimic environmental light/dark changes encountered by shift workers, a protocol called 'chronic jet lag (CJL)' induced by repeatedly shifting light-dark cycles has been used. Here, we subjected mice to CJL by advancing light-dark cycle by 6 h every 2 days, and conducted RNA sequencing to analyze the expression profile and molecular signature in the brain areas of prefrontal cortex and nucleus accumbens. We also performed positron emission tomography (PET) imaging to monitor changes related to glucose metabolism in brain. Our results reveal systematic reprogramming of gene expression associated with cancer-related pathways and metabolic pathways in prefrontal cortex and nucleus accumbens. PET imaging indicates that glucose uptake level was significantly reduced in whole brain as well as the individual brain regions. Moreover, qPCR analysis describes that the expression levels of cancer-related genes were altered in prefrontal cortex and nucleus accumbens. Overall, these results suggest a molecular and metabolic link with CJL-mediated cancer risk, and generate hypotheses on how CJL increases the susceptibility to cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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